买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于全连接神经网络的ADC校准方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116015292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310113995.1，技术领域涉及：H03M1/10；该发明授权一种基于全连接神经网络的ADC校准方法是由彭析竹;张耘凡;米奕杭;卢知非;唐鹤设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全连接神经网络的ADC校准方法在说明书摘要公布了：本发明属于ADC校准算法领域，具体涉及一种基于全连接神经网络的ADC校准方法。本发明的方法主要包括构建全连接神经网络；对理想信号注入谐波，拉长采样时间进行随机采样生成训练数据集；用高于目标ADC的精度对训练数据集进行理想量化，以此作为输入来训练全连接神经网络；根据训练的全连接神经网络对实际ADC芯片做校准处理。本发明的有益效果为，利用全连接神经网络对目标ADC进行校准，无需关注误差的来源和非线性的影响，适用于多种ADC结构，具备普适性强，易于移植，降低ADC电路设计难度等特点，并且提高了ADC芯片的性能。

本发明授权一种基于全连接神经网络的ADC校准方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全连接神经网络的ADC校准方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取训练数据：利用等差数列tm，n＝tm，1-n-1fs生成时间序列Tm，其中fs为ADC的采样频率，tm，n表示ADC的采样时间，m表示需要生成的数据样本数，n＝1,2,3……；在生成的Tm满足设定的大小时，从中随机选取一个时间点定义为tm，1作为当前采样时刻，以tm，1为基准向前连续搜索49个ADC的采样周期得到时间序列tm，2，tm，3，……，tm，50；在每个采样时刻得到一个基本输出码字，由基本输出码字构成数据样本所有的数据样本构成训练数据 S2、根据目标ADC的精度，选择理想ADC对训练数据进行理想量化； S3、将经过理想量化的数据输入神经网络进行训练，神经网络模块为两层全连接神经网络，该网络具有50个输入节点，1024个中间节点和1个输出节点；其中，50个输入节点对应数据样本由ADC当前采样值和前49个采样值组合成一个时间序列信号作为网络输入；1024个中间节点是所述神经网络的感知层，用于学习到输入时间序列的幅值、频率、相位信息，从而分析网络误差并做相应补偿；1个输出节点输出ADC当前采样值的校准值；经过训练数据训练后得到训练好的神经网络； S4、利用训练好的神经网络对目标ADC芯片的输出进行校准，具体为：将目标ADC芯片输出的信号采样数据做串并转换输入到训练好的神经网络，神经网络的输出数据为校准后的信号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学，其通讯地址为：611731 四川省成都市高新西区西源大道2006号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。